一、cudnn7.0.5安装包
CuDNN是NVIDIA Deep Learning SDK的一个组成部分,提供了高性能的GPU加速深度神经网络库。cudnn7.0.5是较久以前的版本,但在某些场景下,该版本仍然是不可替代的。在安装cudnn7.0.5之前,我们需要下载相应的安装包。
// 从官网上下载
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
当然,在国内,我们也可以通过百度网盘或其他途径下载到安装包。
二、cudnn7.0.5安装(Windows)
cudnn7.0.5安装包下载完成后,我们可以开始进行安装。下面是Windows安装的步骤。
1. 解压安装包
tar -zxvf cudnn-7.0.5-win-x64-v5.1.zip
2. 复制文件
打开目录,将相应的文件复制到你的CUDA目录。请注意,你需要将相应的文件放到正确的位置。具体的位置可能因你的CUDA安装路径而异。
cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
3. 验证
重启你的PyTorch或TensorFlow,然后执行以下命令验证cudnn是否正确安装。
import torch
torch.backends.cudnn.version()
如果不出意外,你应该能够看到类似以下的输出,说明cudnn已经被安装并成功运行。
7005
三、cudnn7.0.5安装(Linux)
在Linux上安装cudnn7.0.5也很简单。请按照以下步骤操作。
1. 解压安装包
tar -zxvf cudnn-7.0.5-linux-x64-v5.1.tgz
2. 复制文件
打开目录,将相应的文件复制到你的CUDA目录。请注意,你需要将相应的文件放到正确的位置。具体的位置可能因你的CUDA安装路径而异。
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
3. 更新库并添加环境变量
更新系统库并添加环境变量,以确保cudnn能够正确运行。
sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
4. 验证
重启你的PyTorch或TensorFlow,然后执行以下命令验证cudnn是否正确安装。
import torch
torch.backends.cudnn.version()
如果不出意外,你应该能够看到类似以下的输出,说明cudnn已经被安装并成功运行。
7005
四、cudnn7.0.5的下载
cudnn7.0.5可以直接从NVIDIA官网上下载。在下载前,请确保你的CUDA版本与cudnn7.0.5兼容。可以通过以下命令查看你的CUDA版本:
nvcc --version
五、cudnn7.0.5的百度网盘下载
如果你无法从官网上下载cudnn7.0.5,你也可以使用百度网盘下载。以下是cudnn7.0.5的百度网盘地址。
链接: https://pan.baidu.com/s/1Jfs8eLZlM-gQdvZ3ZvWdlQ
提取码: 5l7t
需要注意的是,由于网盘的不稳定性,该链接随时可能失效。
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